GenAI 应用工程师的崛起：构建未来应用的先行者
在人工智能（AI）领域，一个全新的工程师群体正在崭露头角——GenAI 应用工程师。他们借助生成式 AI 的力量，以前所未有的速度和效率构建出功能强大的应用程序。本文将深入探讨 GenAI 应用工程师的关键技能，以及如何在面试中识别出这些创新人才，从而助力企业在 AI 时代保持领先地位。
GenAI 应用工程师的核心技能
卓越的 GenAI 应用工程师通常具备以下两个主要能力：
- 利用 AI 积木快速构建应用：他们能够熟练运用各种 AI 技术，像使用乐高积木一样，快速搭建出功能完善的应用程序。
- 借助 AI 辅助实现高效工程：他们能够利用 AI 辅助工具，大幅缩短软件开发周期，以惊人的速度构建软件系统。
此外，优秀的产品和设计sense也是一项重要的加分项。
AI 积木：构建复杂应用的基石
试想一下，如果你只有一种乐高积木，那么你只能搭建出非常简单的结构。但如果你拥有各种各样的积木，你就可以将它们组合起来，快速构建出复杂且功能强大的模型。软件框架、SDK 和其他工具也是如此。掌握调用大型语言模型（LLM）API 的方法固然重要，但如果你拥有更广泛的“积木”类型，例如提示工程（prompting techniques）、Agentic 框架、评估（evals）、护栏（guardrails）、检索增强生成（RAG）、语音栈、异步编程、数据提取、嵌入/向量数据库（embeddings/vectorDBs）、模型微调、LLM 图数据库使用、Agentic 浏览器/计算机使用、MCP 和推理模型等等，你就可以创造出更加丰富和强大的应用。
AI 领域的“积木”种类正在快速增长。开源社区和企业不断推出新的工具和技术，因此，及时了解最新的 AI building blocks 将有助于你不断扩展自己的构建能力。同时，不要忽视那些已经出现了一段时间的“积木”，例如评估技术或向量数据库使用框架，它们在今天仍然具有重要的价值。
AI 辅助编码：提升开发效率的利器
AI 辅助编码工具能够显著提高开发者的工作效率，并且这些工具也在快速发展。GitHub Copilot 于 2021 年首次发布（并在 2022 年得到广泛应用），开创了现代代码自动补全的先河。此后不久，诸如 Cursor 和 Windsurf 等新一代 AI 赋能的 IDE 提供了更强大的代码质量保证（QA）和代码生成功能。随着 LLM 的不断改进，这些构建于 LLM 之上的 AI 辅助编码工具也得到了同步提升。
目前，我们拥有了更加智能化的编码助手，例如 OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 的 Claude Code。这些工具在编写代码、测试和调试方面都表现出色，能够在多次迭代中自主完成任务。对于那些不仅能够“随心所欲”地编写代码，而且还能够深入理解 AI 和软件架构基础，并能够引导系统朝着精心选择的产品目标前进的熟练工程师来说，这些工具能够帮助他们以无与伦比的速度和效率构建软件。
与 AI 积木相比，AI 辅助编码技术的更新迭代速度更快。一两年前的技术可能已经远落后于今天的最佳实践。部分原因可能是，AI 构建者可能会使用几十甚至数百种不同的积木，但他们不太可能同时使用几十种不同的编码辅助工具，因此工具之间的竞争更加激烈。鉴于 Anthropic、Google、OpenAI 和其他参与者在该领域的大量投资，预计未来 AI 辅助编码工具的开发速度将继续加快。及时掌握最新的技术发展将带来丰厚的回报，因为每一代工具都比上一代更加优秀。
额外优势：产品技能
在一些公司，工程师只需要按照产品经理提供的详细规格和像素级精准的设计图来编写代码即可。但如果产品经理需要事无巨细地指定每一个细节，这将会大大降低团队的开发速度。AI 产品经理的短缺也加剧了这一问题。因此，如果 GenAI 工程师也具备一定的用户同理心和基本的产品设计技能，那么团队的开发效率将会得到显著提升。这意味着，在收到关于构建内容的概要指导（例如，“创建一个用户界面，允许用户查看他们的个人资料并更改密码”）后，他们可以自行做出许多决策，并构建至少一个可以迭代的原型。
如何在面试中识别 GenAI 应用工程师
在面试 GenAI 应用工程师时，通常会考察他们对 AI 积木的掌握程度、使用 AI 辅助编码的能力，以及他们的产品/设计 sense。以下是一个额外的问题，可以有效预测他们的技能水平：“你如何及时了解 AI 领域的最新发展？”
由于 AI 技术发展迅速，那些能够有效掌握最新动态的人（例如，通过阅读行业资讯、参加短期课程、定期进行项目实践以及积极参与社区讨论）往往能够比那些信息获取渠道不够深入的人（例如，主要通过社交媒体了解 AI 信息）保持领先地位。
GenAI 应用工程师的崛起对软件开发行业的影响
GenAI 应用工程师的出现，正在深刻地改变着软件开发行业。他们不仅能够利用 AI 技术构建出更加强大的应用程序，而且还能够大幅缩短开发周期，提高开发效率。这种变革将对企业产生以下几个方面的影响：
- 加速创新：GenAI 应用工程师能够快速构建原型并进行迭代，从而加速产品创新。
- 降低成本：AI 辅助编码工具能够提高开发效率，降低开发成本。
- 提升竞争力：企业可以通过聘用 GenAI 应用工程师，构建出更具竞争力的产品，从而在市场中脱颖而出。
未来展望：GenAI 应用工程师的职业发展
随着 AI 技术的不断发展，GenAI 应用工程师的需求将会持续增长。未来，GenAI 应用工程师将成为软件开发领域的中坚力量。他们不仅需要掌握 AI 技术，还需要具备良好的产品 sense 和沟通能力，以便更好地理解用户需求，并将 AI 技术应用于实际场景中。
对于有志于成为 GenAI 应用工程师的人来说，需要不断学习新的 AI 技术，积极参与开源项目，并与其他开发者进行交流。通过不断提升自己的技能，才能在未来的职业发展中取得成功。
GenAI 应用工程师是 AI 时代的新兴力量。他们利用 AI 技术，以前所未有的速度和效率构建出功能强大的应用程序，为企业带来了巨大的价值。掌握 GenAI 应用工程师的核心技能，并在面试中识别出这些创新人才，将有助于企业在 AI 时代保持领先地位。
案例分析
以智能客服系统为例，传统的开发方式需要耗费大量的时间和人力，从需求分析、系统设计、编码、测试到部署，整个过程可能需要数月甚至数年的时间。而 GenAI 应用工程师则可以利用 AI 技术，快速构建出一个功能完善的智能客服系统。他们可以利用自然语言处理（NLP）技术，让客服系统能够理解用户的意图，并提供准确的答案。他们还可以利用机器学习技术，让客服系统能够不断学习和改进，从而提高服务质量。
数据佐证
根据一项调查显示，使用 AI 辅助编码工具的开发者，其开发效率平均提高了 40%。这意味着，企业可以通过聘用 GenAI 应用工程师，在相同的时间内完成更多的项目，从而提高生产力。
面试问题示例
以下是一些可以在面试 GenAI 应用工程师时提出的问题：
- 你如何利用 AI 技术解决实际问题？
- 你熟悉哪些 AI 积木？
- 你如何使用 AI 辅助编码工具提高开发效率？
- 你如何及时了解 AI 领域的最新发展？
- 你如何评估 AI 模型的性能？
- 你如何保证 AI 系统的安全性和可靠性？
结论
GenAI 应用工程师是推动 AI 技术应用的关键力量。他们具备独特的技能和知识，能够利用 AI 技术构建出创新的解决方案，为企业创造价值。通过了解 GenAI 应用工程师的核心技能，并在面试中有效地识别这些人才，企业可以更好地把握 AI 时代的机遇，实现可持续发展。
